ストレージとretrievalEdit

化学情報学の主なアプリケーションは、化学化合物に関す このような格納された情報の効率的な検索には、データマイニング、情報検索、情報抽出、機械学習など、コンピュータサイエンスで扱われるトピックが含

ファイル形式編集

化学構造のin silico表現は、Simplified molecular input line entry specifications(SMILES)やXMLベースの化学マークアップ言語などの特殊な形式を使用しています。 これらの表現は、多くの場合、大規模な化学データベースに格納するために使用されます。 いくつかの形式は、二次元または三次元の視覚的表現に適していますが、他の形式は、物理的相互作用、モデリングおよびドッキング研究を研究するた

仮想librariesEdit

化学データは、実際の分子または仮想分子に関連する可能性があります。 化合物の仮想ライブラリは、化学空間を探索し、所望の特性を有する新規化合物を仮定するために、様々な方法で生成することができる。 化合物のクラス（薬物、天然物、多様性指向の合成製品）の仮想ライブラリは、最近、FOG（フラグメント最適化成長）アルゴリズムを使用して生成されました。 これは、化学情報ツールを使用してマルコフ連鎖の遷移確率を本物のクラスの化合物に訓練し、マルコフ連鎖を使用して訓練データベースに似た新規化合物を生成することによって行われました。

仮想screeningEdit

ハイスループットスクリーニングとは対照的に、仮想スクリーニングは、与えられたターゲットに対する生物活性などの所望のpropertiessuchを有 いくつかのケースでは、組み合わせ化学は、化学空間を採掘する際の効率を高めるために、ライブラリの開発に使用されます。 より一般的には、小分子または天然産物の多様なライブラリがスクリーニングされる。

定量的構造-活性関係（QSAR）編集

これは、その構造から化合物の活性を予測するために使用される定量的構造–活 この文脈では、ケモメトリクスとの強い関係もあります。 化学エキスパートシステムは、化学知識の一部をin silico表現として表すため、関連性があります。 活性クリフを同定するためにＱＳＡＲモデルと結合された整合分子対解析または予測駆動型ＭＭＰＡの比較的新しい概念がある。